54yyyu/zotero-mcp：README 來源編輯指南

54yyyu/zotero-mcp 的 README 將專案描述為「Zotero MCP: Connects your Zotero research library with Claude and other AI assistants via the Model Context Protocol to discuss papers, get summaries, analyze citations, and more.」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「Zotero MCP: Chat with your Research Library,Local or Web,in Claude, ChatGPT, and more.」下寫到：Zotero MCP directly connects your Zotero. Review papers, get summaries, analyze citations, extract PDF annotations, and more!。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「🧠 AI-Powered Semantic Search」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：Multiple embedding models: Default (free, local), OpenAI, Gemini, and Ollama。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Vector-based similarity search over your entire research library (requires [semantic] extra)。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「Default Installation (core tools only)」等段落。可確認的線索包括：The base install is lightweight , it includes search, metadata retrieval, annotations, and write operations. No ML/AI dependencies are pulled in.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： pip install zotero-mcp-server zotero-mcp setup # Auto-configure (Claude Desktop supported) 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「✨ Features」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Optional Extras」段落提到：Heavy ML/PDF dependencies are separated into optional extras so the base install stays fast and small:。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：Intelligent results with similarity scores and contextual matching。